A technológia ritkán a szűk keresztmetszet
Az elmúlt években több tucat magyarországi nagyvállalattal dolgoztam együtt AI bevezetésen. Amikor egy program elakadt, egyetlen alkalommal sem az volt az ok, hogy a modell nem tudott valamit. Mindig a szervezetben volt a probléma. Rossz helyen kezdtük, nem volt gazdája, nem mérte senki, vagy a csapat nem értette, mihez kezdjen az új eszközzel.
A nemzetközi adatok ugyanezt mutatják. Az MIT Project NANDA 2025-ös felmérése szerint a vállalati generatív AI pilotok elsöprő többsége nem hagy kimutatható nyomot az eredménykimutatáson, pedig a technológia ugyanaz, mint azoknál, akiknél működik. A Boston Consulting Group ezt egy arányszámban fogalmazza meg, amit sokat idézek. Az értékteremtés tíz százaléka az algoritmus, húsz százaléka a technológia és az adat, a maradék hetven pedig az ember és a folyamat.
Ez jó hír, mert a szervezeti problémák megoldhatók, csak más eszközökkel, mint amiket egy technológiai projektnél elővennénk. Rosszabb hír viszont, hogy ezek az eszközök vezetői figyelmet igényelnek, nem beszerzési döntést.
A három kérdés, amit az első megbeszélésen felteszek
A három kérdés együtt nagyjából tíz percet vesz igénybe, és pontosabban megmutatja egy program esélyeit, mint egy több hetes felmérés.
A licenc nem bevezetés
A leggyakoribb minta így néz ki. A cég megveszi a licenceket, kiosztja mindenkinek, tart egy bemutatót, majd fél év múlva megnézi a használati statisztikát és megdöbben. Egy 200 fős leányvállalatnál, ahol Copilot bevezetést vezettem, hat hónappal a licencvásárlás után az aktív használat 12 százalék körül volt. Az IT mindent jól csinált, a licencek éltek, a hozzáférés működött. Csak azt nem tudta senki, mire való a napi munkájában.
A bevezetés az, amikor egy konkrét ember egy konkrét feladatot másképp csinál, mint korábban. Minden más ennek az előkészítése.
Ami nem bevezetés
- Licenc kiosztása mindenkinek egyszerre
- Egyszeri bemutató, ahol a terméket mutatják meg
- Általános ötletgyűjtemény körbeküldése
- Kísérletezés, amit senki nem követ nyomon
Ami bevezetés
- Szerepkörönként azonosított, konkrét feladat
- Gyakorlás a résztvevő saját anyagain
- Nevesített gazda, aki felel az eredményért
- Mérőszám, amit előtte és utána is felveszünk
A rés a tudás és a végrehajtás között
Sok vezető, akivel találkozom, elolvasta a cikkeket, megnézte a konferenciákat, és fejből tudja, hogy kell gazda, kell mérőszám, kell képzés. Mégsem működik náluk sem. A felkészülés és a végrehajtás között van egy rés, és a legtöbb projekt ebbe süllyed el. Nem azért, mert nem tudják, mit kellene, hanem mert a napi működés mindig erősebb, mint egy szándék.
Ezt a rést csak két dolog hidalja át. Az egyik a nevesített felelős, akinek ez az egyik fő prioritása. A másik a rövid, mérhető első szakasz, ami előbb hoz eredményt, mint ahogy a szervezet figyelme elfogyna.
Források és további olvasnivaló
MIT Project NANDA, The GenAI Divide. State of AI in Business 2025, 52 vezetői interjú, 153 kitöltött felmérés és 300 nyilvános bevezetés alapján. Boston Consulting Group 10-20-70 elve, amely szerint az AI értékteremtés tíz százaléka az algoritmus, húsz százaléka a technológia és az adat, hetven százaléka pedig az ember és a folyamat. A témáról részletesen a Miért bukik el a legtöbb AI bevezetés és Az AI bevezetés igazi akadálya című cikkeimben írtam.